論文の概要: Training Consistency Models with Variational Noise Coupling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18197v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 13:38:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 17:42:46.075971
• Title: Training Consistency Models with Variational Noise Coupling
• Title（参考訳）: 変分ノイズカップリングを用いた学習一貫性モデル
• Authors: Gianluigi Silvestri, Luca Ambrogioni, Chieh-Hsin Lai, Yuhta Takida, Yuki Mitsufuji,
• Abstract要約: 本稿では,フローマッチングフレームワークに基づく新しいCTトレーニング手法を提案する。 我々の主な貢献は、変分オートエンコーダ(VAE)のアーキテクチャにインスパイアされた、訓練されたノイズカップリング方式である。 多様な画像データセットにまたがる経験的結果は、顕著な生成的改善を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.978942601947026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Consistency Training (CT) has recently emerged as a promising alternative to diffusion models, achieving competitive performance in image generation tasks. However, non-distillation consistency training often suffers from high variance and instability, and analyzing and improving its training dynamics is an active area of research. In this work, we propose a novel CT training approach based on the Flow Matching framework. Our main contribution is a trained noise-coupling scheme inspired by the architecture of Variational Autoencoders (VAE). By training a data-dependent noise emission model implemented as an encoder architecture, our method can indirectly learn the geometry of the noise-to-data mapping, which is instead fixed by the choice of the forward process in classical CT. Empirical results across diverse image datasets show significant generative improvements, with our model outperforming baselines and achieving the state-of-the-art (SoTA) non-distillation CT FID on CIFAR-10, and attaining FID on par with SoTA on ImageNet at $64 \times 64$ resolution in 2-step generation. Our code is available at https://github.com/sony/vct .
• Abstract（参考訳）: 最近CT(Consistency Training)が拡散モデルに代わる有望な代替として登場し、画像生成タスクにおける競合性能を実現している。 しかしながら、非蒸留整合性トレーニングは、しばしば高いばらつきと不安定性に悩まされ、そのトレーニングダイナミクスの分析と改善は、研究の活発な領域である。 本研究では,フローマッチングフレームワークに基づく新しいCTトレーニング手法を提案する。 我々の主な貢献は、可変オートエンコーダ(VAE)のアーキテクチャにインスパイアされた、トレーニングされたノイズカップリング方式である。 エンコーダアーキテクチャとして実装されたデータ依存型ノイズエミッションモデルをトレーニングすることにより,従来のCTにおける前処理の選択によって固定されるノイズ・ツー・データマッピングの幾何学を間接的に学習することができる。 CIFAR-10 上では, ベースラインを上回り, CIFAR-10 上での非蒸留 (SoTA) CT FID を実現し, ImageNet 上の SoTA と同等の FID を, 2ステップ世代で 64$ の解像度で 64 \times 64$ で達成した。 私たちのコードはhttps://github.com/sony/vct で利用可能です。

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